直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

我拥有很多的行业资料,我想构建一个自己的知识库,然后通过向AI助手提问,帮我快速找到资料和解决方案,这个知识库应该怎么建立?按什么格式?

回答

以下是建立自己的知识库的步骤和相关格式:

  1. 选择工具:以 Coze 为例,来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。
    • 需注意知识库是共享资源,多个 Bot 可以引用同一个知识库。
  2. 选择格式并填写信息:
    • 目前(2024.06.08)Coze 支持三种格式,分别是文档、表格(CSV、Excel 等)、图片(上传图片并填写图片文字说明)。
    • 格式并非关键,重要的是理解影响 RAG 输出质量的因素。
    • 例如可以选择本地文档(问答对可选择表格)。
    • 参考购买后新人常见问题汇总.txt
    • 选择自定义的文档切割,数据处理完成后,一个问答对会被切割成一个文档片。
  3. 使用知识库:关于使用知识库,可以查看教程大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章了

讲了一大堆,终于到了实战的环节了。这里我虽然使用Coze举例子,但是我希望可以帮助你举一反三,未来在接触到FastGPT、Dify等等AI Agent工具的时候都能快速的上手知识库组件。因为你了解了RAG的本质之后,无论什么知识库工具,本质都是一个皮而已!这些也是写这篇文章的目的:让你做到知其然,知其所以然[heading2]创建知识库[content]1.来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库这里我想说明的是,知识库是共享资源,也就是你的多个Bot可以引用同一个知识库1.选择知识库的格式,填写一些信息目前(2024.06.08)Coze支持三种格式文档表格(CSV、Excel等)图片(其实就是上传一张图片,然后填写个图片文字说明)这里格式并不重要,重要的是你要看懂上个章节讲的:影响RAG输出质量的因素1.我这里选择本地文档(问答对可以选择表格)[购买后新人常见问题汇总.txt](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/FNqobmfgBo5eGHxfZJ1cbOJ9n1H?allow_redirect=1)1.选择自定义的文档切割1.数据处理完成当数据处理完成后,你会发现,一个问答对被切割成一了一个文档片[heading2]使用知识库[content]关于使用知识库,大家可以看这篇教程:[大圣:胎教级教程:万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb),这篇文章已经讲的很详细了,这里就不再赘述了

其他人在问
你的知识库是怎么部署的
部署个人知识库需要考虑硬件配置和相关技术原理。 硬件方面: 生成文字大模型,最低配置为 8G RAM + 4G VRAM,建议配置为 16G RAM + 8G VRAM,理想配置为 32G RAM + 24G VRAM(如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型)。 生成图片大模型(比如跑 SD),最低配置为 16G RAM + 4G VRAM,建议配置为 32G RAM + 12G VRAM。 生成音频大模型,最低配置为 8G VRAM,建议配置为 24G VRAM。 技术原理方面: 利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。在这个过程中,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出这 5 个过程。 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割:把 Documents 切分为指定大小的块。 存储:涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 此外,搭建基于 GPT API 的定制化知识库,涉及给 GPT 输入(投喂)定制化的知识。GPT3.5 一次交互(输入和输出)只支持最高 4096 个 Token。为了处理大量领域知识,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是一个浮点数字的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度。
2024-11-11
搭建个人知识库,请推荐的免费人工智能软件
以下为您推荐一些可用于搭建个人知识库的免费人工智能软件: 1. AnythingLLM:包含所有 Open WebUI 的能力,额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在 AnythingLLM 中可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离,包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式会综合给出答案,Query 模式仅依靠文档数据给出答案),配置完成后可进行测试对话。 2. Coze 或 FastGPT 等工具可搭建知识库,但当下其 RAG 能力仅对问答场景友好,复杂企业级知识库场景可能需要专业团队,收费几万到几十万不等。若想使用专门搭建个人知识库的软件,可参考文章 ,忽略本地部署大模型环节,直接看其中推荐的软件。 此外,还有一些相关工具和方法: 用通义听悟整理录音笔记:https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 定义提示语提取有用信息:https://memo.ac/zh/ 开源免费屏幕录制工具 OBS,下载地址:https://obsproject.com/ Mac 用 Downie,Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 用 losslessCut 快速切块:https://github.com/mifi/losslesscut 希望这些信息对您有所帮助。
2024-11-11
飞书和notion,在搭建个人知识库方面,各自的优点和缺点是什么
飞书在搭建个人知识库方面的优点: 可以方便地分类和整理知识,例如个人搭建某一领域知识库或企业搭建产品资料知识库。 有相关的分享和直播,能帮助用户轻松打造知识管理体系。 缺点: 随着知识库中信息增多,如果分类不合理,很难找到所需文章。 问题答案可能在文章某一段落,每次都需重新阅读文章才能找到答案。 Notion 在搭建个人知识库方面的优点: 是功能强大的知识管理和项目管理工具,可将各种信息 all in one place。 数据库可定制性高,接近关系型数据库,适合有相关需求的用户。 数据库的每一条记录都是一个页面,页面包含可自定义的属性和丰富内容。 支持的块类型非常丰富。 缺点:暂未提及。 此外,Notion 在创建知识库并上传文本内容方面,有特定的操作步骤,如在文本格式页签下选择 Notion 并进行授权,还可选择自动分段与清洗或自定义分段等方式。
2024-11-11
合适搭建个人知识库的人工智能软件有哪一些
以下是一些适合搭建个人知识库的人工智能软件: 1. AnythingLLM:包含所有 Open WebUI 的能力,额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在使用时,可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离,包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式会综合训练数据和上传文档给出答案,Query 模式仅依靠文档数据给出答案),配置完成后可进行测试对话。 2. Coze:如果您想使用专门搭建个人知识库的软件,可参考文章 ,忽略本地部署大模型环节,直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API 。
2024-11-11
创建知识库
创建知识库的方法如下: 智能体方面: 本次创建知识库使用手动清洗数据,上节课程是自动清洗数据,自动清洗数据会出现目前数据不准的情况,本节视频就尝试使用手动清洗数据,提高数据的准确性。 在线知识库:点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。知识库的飞书在线文档,其中每个问题和答案以分割,暂时不要问为什么。选择飞书文档、自定义的自定义,输入,然后就将飞书的文档内容以区分开来,这里可以点击编辑修改和删除。点击添加 Bot,添加好可以在调试区测试效果。 本地文档:本地 word 文件,注意如何拆分内容,提高训练数据准确度,将海报的内容训练的知识库里面。画小二这个课程 80 节课程,分为了 11 个章节,训练数据不能一股脑全部放进去训练。正确的方法是首先将 11 章的大的章节名称内容放进来,章节内详细内容格式依次类推细化下去。每个章节都按照这种固定的方式进行人工标注和处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到,没有通过发布的获取不到 API。 一般情况: 可以将文本内容上传至知识库中,作为回复用户问题的内容源或通过向量搜索进行内容召回。例如将产品使用文档上传至知识库中,创建一个专属的产品咨询顾问 Bot 来精准回答用户关于产品使用的相关问题。 参考以下操作:登录,在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队,在页面顶部进入知识库页面,并单击创建知识库,在弹出的页面配置知识库名称、描述,并单击确认。一个团队内的知识库名称不可重复,必须是唯一的。在单元页面,单击新增单元,在弹出的页面选择要上传的数据格式,默认是文本格式,然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。 Coze 方面: 来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。知识库是共享资源,也就是多个 Bot 可以引用同一个知识库。 选择知识库的格式,填写一些信息。目前(2024.06.08)Coze 支持三种格式:文档、表格(CSV、Excel 等)、图片(其实就是上传一张图片,然后填写个图片文字说明)。这里格式并不重要,重要的是要看懂上个章节讲的:影响 RAG 输出质量的因素。可以选择本地文档(问答对可以选择表格),选择自定义的文档切割,数据处理完成后,一个问答对被切割成一个文档片。 关于使用知识库,大家可以看这篇教程:。
2024-11-10
知识库设计
以下是关于知识库设计的相关内容: 在基于大模型+知识库的 Code Review 实践中: 为什么需要知识库:大模型基座只包含互联网上的公开数据,对公司内部的框架知识和使用文档不了解。例如公司内的框架 Lynx,需要让大模型从内部文档中知道“什么是 Lynx?”“怎么写 Lynx?”,这里的“强化模式”会使用向量数据库,并将匹配的知识库片段和问题生成 Prompt,发送到 LLM 执行。 怎样找到相关度高的知识:通过三个过程,即 Text Embeddings(文本向量化)、Vector Stores(向量存储)、Similarity Search(相似性搜索)。 在「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人中: 确定功能范围: 编写【prompt】提示词,设定 Bot 的身份和目标。 创建【知识库】,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,并将信息存储起来。创建知识库路径为个人空间知识库创建知识库,知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,本次使用【本地文档】。按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。小技巧是在内容中加上特殊分割符“”以便于自动切分数据,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。如果内容有误可编辑或删除。 创建【工作流】,告诉 AI 机器人处理信息的流程。创建工作流路径为个人空间工作流创建工作流。工作流设计好后先试运行,无误后发布。如果任务和逻辑复杂,可结合“节点”工具,如调用【大模型】总结分析知识库内容、调用【数据库】存储用户输入信息、调用【代码】处理复杂逻辑等。个人建议工作流不必复杂,能实现目的即可,所以在设计 Bot 前“确定目的”和“确定功能范围”很重要。
2024-11-10
有没有可以帮我做作品集的ai工具?
以下为您介绍一些可以帮助制作作品集的 AI 工具: 1. GPT4、WPS AI 和 chatPPT:可以用于制作 PPT 类型的作品集。例如,在制作 PPT 时,大纲内容、排版、动画等都可以借助这些工具完成。 2. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 3. Rezi:是一个受到众多用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的各个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 4. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结、技能、成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多相关工具,您还可以查看:https://www.waytoagi.com/category/79 。 需要注意的是,AI 工具生成的内容可能需要您进一步甄别和调整,以满足您的具体需求。
2024-11-12
什么是AI
AI 是一门令人兴奋的科学,它研究如何使计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。 对于 AI 的理解,对于不具备理工科背景的文科生来说可能较困难,可将其当成一个黑箱,只需要知道它是某种能模仿人类思维、理解自然语言并输出自然语言的东西即可。其生态位是一种似人而非人的存在,即便技术再进步,这一生态位也不会改变。 在实际应用中,有些任务无法明确编程让计算机完成,比如根据照片判断一个人的年龄,而这类任务正是 AI 所感兴趣的。 AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法,能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。相关的 AI 工具包括 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等。
2024-11-12
如何使用ai帮助我写作
利用 AI 帮助写作可以参考以下步骤和方法: 1. 确定写作主题:明确您的研究兴趣和目标,选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成写作的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写初稿:可以利用 AI 写作工具草拟任何东西的初稿,如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等。 6. 优化内容:将文本粘贴到 AI 中,要求它改进内容,或就如何为特定受众提供更好的建议。也可以要求它以不同风格创建多个草稿,使事物更生动,或者添加例子,以激发您做得更好。 7. 帮助完成任务:AI 可以做您没有时间做的事情,像实习生一样使用它写邮件,创建销售模板,提供商业计划的下一步等。 8. 数据分析(若涉及):如果写作内容涉及数据收集和分析,可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具来检查写作的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具来确保写作的原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代您的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行写作时,应保持批判性思维,并确保写作的质量和学术诚信。 目前,一些较好的写作工具包括: 最佳免费选项: 付费选项:带有插件的4.0/ChatGPT 此外,GPT4 仍然是功能最强的人工智能写作工具,您可以在 Bing(选择“创新模式”)上免费访问,或者通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来访问。Claude 是紧随其后的第二名,也提供了有限的免费选项。这些工具也被直接集成到常见的办公应用程序中,如 Microsoft Office 将包括一个由 GPT 提供支持的副驾驶,Google Docs 将整合 Bard 的建议。
2024-11-12
为什么AI那么厉害
AI 之所以厉害,原因主要包括以下几点: 1. 具有非凡的潜力,能够在众多领域得到应用,如改善社会和经济,其影响力可与电力和互联网相媲美,能推动增长并创造就业机会。 2. 可支持人们完成现有工作,提高劳动力效率和工作场所安全性。 3. 是人类研究世界的有力工具,能帮助解决基础科学面临的瓶颈,例如在生物领域能快速计算蛋白质的折叠结构。 4. 不断发展和创新,如 GPT4 的升级,能为用户提供更多帮助。但同时也存在耗能等问题。
2024-11-12
国内有哪些AI出海产品
国内的 AI 出海产品有 ThinkAny、GenSpark、Devv 等。 在图像类 AI 产品方面,国内有可灵和通义万相。可灵由快手团队开发,用于生成高质量的图像和视频,图像质量高,但价格相对较高;通义万相是阿里旗下的工具,在中文理解和处理方面表现出色,用户可选择多种艺术和图像风格,操作界面简洁直观,且目前免费,但在某些方面存在局限性。 在 PPT 类 AI 产品方面,国内推荐爱设计 PPT,其背后有强大的团队,能敏锐把握市场机遇,已确立市场领先地位,能提高制作效率并保证高质量输出。
2024-11-12
0基础怎么快速学会做AI
对于 0 基础学习 AI,您可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 此外,您还可以参考以下具体的学习活动: 1. 参加“AI 编程共学”活动,例如: 10 月 28 日 20:00 开始的“0 基础做小游戏分享:通往 AGI 之路增量小游戏、转生之我是野菩萨”,回放链接:。 10 月 29 日 20:00 开始的“0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南”,回放链接:。 10 月 30 日 20:00 开始的“0 基础学做 AI 拍立得:Coze 工作流实现手把手教学、AI 拍立得开源代码开箱即用”,回放链接:。 10 月 31 日 20:00 开始的“0 基础做小游戏分享:猪猪🐷撞南墙”,回放链接:。 2. 对于技术纯小白,您可以: 从一个最最基础的小任务开始,让 AI 先帮您按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,学会必备的调试技能。 通过和 AI 的对话,逐步明确项目需求,让 AI 帮助您梳理出产品需求文档。
2024-11-12
智能体工作流相关的资料全给我
以下是关于智能体工作流的相关资料: 生物医药小助手: 技术实现原理:由 1 个工作流和 6 个数据库实现。工作流设计简单,包括一个输入,对接知识库,搭载豆包 function call 大模型,最后输出。相对有难度的是收集和校对知识库的资料。在医疗领域,为保证回答准确性,提示词约定回答只能来自知识库。 商业化场景:能替代大部分传统医药数据库商业化场景,如医药企业研发立项、科研机构临床转化评估、投资机构评估标的公司等。 竖起耳朵听: 插件:像工具箱,可放一个或多个 API,平台有多种插件,也可自制。 工作流:像可视化拼图游戏,由多个小块块(节点)组成,可组合插件、大语言模型、代码块等创造复杂稳定业务流程。不同小块块可能需要不同信息,包括引用前面小块块信息或自行设定信息。此智能体用到 5 个小块块。 【图像流】用 Coze 的工作流创建随便虐的室内设计师: 创建 Bot:打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 。 图像工作流:包括图像流配置界面、分类(智能生成、智能编辑、基础编辑)、空间风格化插件(含参数如 image_url、Strength、Style、user_prompt)、工作流流程(按构架配置,调试效果,有毛坯房测试用例)、开始节点解析(对应配置三项内容,提示词优化)、人设和回复逻辑。发布后机器人可出图。
2024-10-29
AI 搜索资料 工具
以下是关于 AI 搜索资料工具的相关信息: 1. 利用 AI 打造爆款公众号文章:在搜索框中输入具体的 Prompt 来快速定位相关资讯,如“查找关于 OpenAI 对马斯克言论回应的博客文章”。通过 AI 工具如 Perplexity.AI、微软的 Bing 搜索引擎等获取搜索结果,这些工具的结果包含大量引用和来源链接,可点击回答内容下方的拷贝按钮获取。 2. 开搜 AI 搜索:这是一款免费无广告、直达结果的面向大众的搜索工具。它能帮助在校学生快速搜集学术资料、智能总结关键信息以撰写论文和报告,并支持查看来源出处;能协助教育教师群体获取教学资源、自动生成教案和课题研究报告;能助力职场办公人群高效查找工作所需信息、简化文案撰写等工作;能为学术研究人员提供行业分析、整合和总结大量数据形成研究报告。链接:https://kaisouai.com/ 3. 能联网检索的 AI:存在此类 AI,它们通过连接互联网实时搜索、筛选并整合所需数据,为用户提供更精准和个性化的信息。例如,ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网;Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,可指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型;Bing Copilot 能简化在线查询和浏览活动;还有 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎,提供基于人工智能的定制搜索体验并保持用户数据的私密性。 需要注意的是,部分 AI 工具在使用时可能存在一定限制,如 Kimi 的阅读能力有限,可能无法一次性处理大量资讯或读取某些网站内容,此时可分批次提供资料。同时,对于 AI 生成的内容请仔细甄别。
2024-10-24
有没有什么资料可以快速了解AI
以下是一些可以帮助您快速了解 AI 的资料: 1. 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文,了解 AI 在不同领域的应用和研究成果。 2. 专业书籍:查找与 AI 相关的专业书籍,深入学习 AI 的理论和应用案例。 3. 在线课程和教程:在 Coursera、edX、Udacity 等平台参加 AI 相关课程,在 YouTube 等视频平台查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区:加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 等相关论坛和社区,与专业人士交流学习。 5. 开源项目和代码库:在 GitHub 等开源平台探索 AI 相关项目,了解其应用和实现。 6. 企业案例研究:研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 领域的应用案例,了解实际效果。 对于入门经典必读,您可以参考作者为 的相关内容,原文地址为 https://a16z.com/2023/05/25/aicanon/ 。 如果您不会代码,想在 20 分钟上手 Python + AI,您可以先了解以下基础内容: AI 背景知识: 基础理论:明确人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 历史发展:回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:掌握向量、矩阵等基本概念。 概率论:了解基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型: 监督学习:熟悉线性回归、决策树、支持向量机(SVM)等常用算法。 无监督学习:了解聚类、降维等算法。 强化学习:知晓其基本概念。 评估和调优: 性能评估:掌握如何评估模型性能,如交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学会使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础: 网络结构:理解前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等基本结构。 激活函数:熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-10-22
有没有 AI bot 做意图识别的资料
以下是关于 AI bot 做意图识别的资料: 尽管意图识别在自然语言处理领域已被广泛讨论,且通过各种小规模模型处理过此任务,但随着大型模型兴起,尤其是用作智能体的 Brain 模块时,它们在意图识别方面承担了主要工作。 意图识别的定义是:当用户输入指令,指令通过感知模块传递到 Brain 模块,Brain 模块需对指令做出反应,本质上是一种分类任务,即识别并区分用户的具体意图。在单一智能体架构或复杂的多智能体系统中,意图识别都至关重要。 通过一些常见的例子,如 Siri、小爱同学及其他手机品牌搭载的智能助手,当向它们发出指令时能做出相应反应,此过程中意图识别起到关键作用。大型模型执行意图识别任务时,主要基于前期通过大量数据训练得到的模型,可能是专门针对意图识别任务训练的大型模型,也可能是通过在特定任务中微调来优化的模型,通过微调能使模型更好地适应特定领域的任务需求。
2024-10-21
大模型安全相关资料
以下是关于大模型安全的相关资料: 大模型的架构:包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 三种类型。其中,我们熟知的 AI 助手基本采用 decoderonly 架构,这些架构都是由谷歌 2017 年发布的“attention is all you need”论文中提出的 transformer 衍生而来。 大模型的特点:预训练数据量大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,通常用 TB 级别的数据进行预训练;参数非常多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 大模型的安全性保障:通过对齐(指令调优),包括监督微调、获取 reward model 与进行强化学习来调整语言模型的输出分布,以保证语言模型不会输出有害内容和信息。例如 LLAMA2 专门使用了安全有监督微调确保安全。但 Alignment 并不足以防护所有安全问题,存在越狱(Jailbreak)现象,会使模型对齐失效。此外,还有隐私问题。 相关资源:如果想进一步了解大语言模型安全,可以访问 Github awesomellmsafety 项目:https://github.com/ydyjya/AwesomeLLMSafety
2024-10-18
通过cursor编程的最新资料
以下是关于 Cursor 编程的最新资料: 小白视角: 已经通过 Cursor 跑出来第一个 html 文件,后续将继续探索,包括: 第一弹,一点小小的震撼——cursor 黑客松。 第二弹,文案工作者的福音——cursor 批量写 prompt、写文章。 第三弹,上一辈的崛起——cursor 的“向上”,给爹妈一场安利。 Cursor 官方功能介绍: Chat 聊天:允许与看到代码库的 AI 交谈,能看到当前文件和光标,可通过特定操作添加代码块到上下文或与整个代码库聊天。 Codebase Answers 代码库答案:使用特定操作询问有关代码库的问题,Cursor 会搜索代码库查找相关代码。 引用您的代码:通过@符号引用代码用作 AI 的上下文,键入@可查看文件夹中文件和代码符号列表。 使用图像:点击聊天下方的图片按钮或拖入图片可将视觉上下文包含在聊天中。 询问 Web:使用@Web 从 Internet 获取最新信息,Cursor 会构建搜索查询并搜索 Web 查找相关信息作为附加上下文。 @Web 相关:借助@Web,Cursor 会根据查询和提供的上下文构建搜索查询并在 Web 上搜索以查找相关信息,可在 Cursor 设置中开启“始终搜索 Web”使 Cursor 在每个查询中搜索 Web 聊天。
2024-10-12
售后技术支持的AI解决方案
以下是为您提供的售后技术支持的 AI 解决方案: 在汽车售后场景中,主要存在以下问题: 1. 服务顾问缺少专业知识,无法提前协助车主评估车辆问题,并反馈标准化解决方案。 2. 维修技师在车辆检查和车辆故障分析方面依赖经验水平,缺少辅助分析的工具和直观的辅助指引。 3. 维修方案由技术支持人工编写,输出标准无法保障。 针对这些问题,AI 解决方案具有以下功能: 1. 解答问题:当用户提出问题,它像专业的售后顾问,通过询问细节给出初步判断,涵盖问题原因、维修方向、价格与时间预估。然后转变为技术维护人员角色,分析问题原因,列出具体检查步骤,等待工程师反馈结果后,给出精准解决方案及操作视频。 2. 文档输出:问题解决后,生成维修报告给用户,以及案例归档文档,并将其存入 AI 知识库,丰富知识库内容,方便后续查询和提供更专业的回答。 3. 智能录入:AI 知识库功能强大,不仅支持单独文本录入还支持链接录入。通过识别一篇文章,能智能解析分解出多个知识点并录入知识库,对归档文档的解析录入进一步丰富了知识库。 此外,还有以下 AI 产品案例和投稿与工作场景相关: 1. 销售:定制销售解决方案,涉及企业产品和服务内容、客户需求和参数、营销方案和推广策略、数据处理和模型训练、客户满意度和营销效率、往期营销方案。 2. 客服:定制客服话术,包含产品知识、使用方法、售后服务、售后维修、支付方式、支付流程、产品购买、产品配送、客户投诉、客户建议、政策法规、使用注意事项、客服身份等关键词库。 3. HR:团队绩效管理,根据团队和个人的绩效的往期数据,分析员工绩效排名,输出绩效考评和迭代改进建议。 4. HR:面试工具,开发了一个使用 GPT4 技术的实时转录工具,帮助求职者在面试中生成完美的回答。 5. 科学:研制采摘机器人,荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)科学家借助 ChatGPT 设计并研制出了一款番茄收割机器人。
2024-10-29
LLM解决方案报告
以下是关于 LLM 解决方案的相关内容: 对抗性提示的防御策略:可利用 LLM 检测对抗提示并过滤,如 Armstrong 和 Gorman(2022)提出的方案,需先定义提示评估器,已准备相关笔记本供尝试。 Apple Intelligence 中智能应用的提示词:包括帮助回复邮件的提示词和总结邮件的提示词,其中 Apple 解决 LLM 幻觉问题的方式是在提示词中加“Do not hallucinate”,其效果存疑。 LLM 应用程序的新兴架构:原文地址为 https://a16z.com/2023/06/20/emergingarchitecturesforllmapplications/,发表于 2023 年 6 月 20 日。文中分享了新兴 LLM 应用程序堆栈的参考架构,此工作基于与相关人员的对话。
2024-10-21
cozeAPI身份验证无效的解决方案
很抱歉,目前知识库中没有关于“cozeAPI 身份验证无效”的解决方案。但一般来说,遇到身份验证无效的问题,您可以尝试以下几种常见的解决方法: 1. 检查您输入的认证信息是否准确,包括用户名、密码、密钥等。 2. 确认您的账号是否已被激活或处于正常状态。 3. 检查网络连接是否稳定,有时网络问题可能导致验证失败。 4. 查看相关的 API 文档,了解身份验证的具体要求和可能的错误情况。 5. 尝试重新生成或更新认证凭证。 如果问题仍然存在,建议您进一步查阅相关技术资料或联系 API 提供方的技术支持获取更准确的帮助。
2024-10-14
oppo手机无法安装chatgpt,搜了一圈也找不到解决方案
以下是关于安卓和苹果系统安装 ChatGPT 的方法: 安卓系统: 1. 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装,开发者是 OpenAI,别下错了。 2. 这步骤可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题。经过各种方法测试,找到路径如下: 在 google play 点按右上角的个人资料图标。 依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。 在这里看到账号没有地区,可以“添加信用卡或借记卡”,国内的双币信用卡就行,填写信息时地区记得选美,最后的结果参考相关红款标识信息。 如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt,可以卸载重装 google play,操作过程保持梯子的 IP 一直是美,多试几次。 苹果系统: 中国区正常下载不了,需要切换到美区才可以下载。美区 AppleID 注册教程参考如下知乎链接: 。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 结果如下,下载安装即可,注意别下错啦。
2024-09-25
企业内部知识库和 AI 问答结合,有哪些成熟的解决方案,或者产品推荐?
以下是企业内部知识库和 AI 问答结合的一些成熟解决方案和产品推荐: Contextual Answers:这是一个端到端的 API 解决方案,其答案完全基于组织知识,能避免“幻觉”。全球信息服务提供商 Clarivate 与其合作,将其应用于图书馆解决方案套件,为学生、教师和研究人员提供基于策划和可信学术内容的问题答案。 职业规划类产品:结合用户个人情况和市场需求制定详细职业发展计划,包括短、中、长期目标,帮助用户在 AI 时代找到职业定位。其核心构思在于利用企业已有知识积累结合大模型能力,为用户提供准确简洁答案。具体通过创建企业私有知识库收录问答记录和资料,利用大模型处理用户咨询问题,确保回答准确一致,必要时提供原回答完整版,还能对接人工客服,在智能助手无法解决问题时快速转接,提升服务质量和客户满意度。
2024-09-14
ai 做 ppt 的软件或者解决方案有哪些?
以下是一些 AI 做 PPT 的软件或解决方案: 1. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能,提高文档编辑效率。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. Gamma:在线 PPT 制作网站,通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。网址:https://gamma.app/ 3. 美图 AI PPT:由美图秀秀开发团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 4. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。网址:https://www.mindshow.fun/ 5. AiPPT.cn:“一分钟一键生成 PPT”,基于自然语言处理技术的语义分析快速生成演示文稿,具有图像识别技术的 AI 插件实现智能化模板生成和字体排版,基于数据分析技术的个性化推荐提供量身定制的模板和素材,通过国家网信办 PPT 生成算法备案,获 A 股上市公司视觉中国战略投资,拥有 5 亿+版权素材库和 10 万+PPT 模板。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照以下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 目标市场主要是市场、运营、销售、人力、财务、行政、技术、产品、总助、公务员、学生、老师等基层及中高层管理岗位人员。商业模式靠订阅工具业务赚钱,为全岗位职场人提供 10 余款 AIGC 工具,围绕企业内容工作流,满足工作中的 PPT、文案、H5、平面/视频制作、新媒体排版等高质量内容的创作需求。此外还有 AutoAgents.ai 。
2024-08-20